基于长短期神经网络文档分类给出相应代码用python
时间: 2023-04-07 21:02:08 浏览: 86
以下是基于长短期神经网络文档分类的Python代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.models import Sequential
# 加载数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将文本转换为数字序列
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000, split=' ')
tokenizer.fit_on_texts(df['text'].values)
X = tokenizer.texts_to_sequences(df['text'].values)
X = pad_sequences(X)
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(5000, 128, input_length=X.shape[1]))
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X, df['label'].values, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)
```
这段代码可以用于基于长短期神经网络的文档分类任务,其中使用了Keras库来构建模型。具体来说,首先使用Tokenizer将文本转换为数字序列,然后使用pad_sequences将数字序列填充到相同的长度。接着定义了一个包含嵌入层、LSTM层和全连接层的模型,并使用binary_crossentropy作为损失函数,adam作为优化器进行训练。最后,使用fit函数对模型进行训练。